MLOps

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O Ciclo de Vida do Notebook para Produção

O modelo mental por trás de cada tópico de MLOps - como um modelo se move de um experimento em um notebook para um artefato monitorado servindo tráfego em tempo real.

Explainer Python Mlops Lifecycle

Noções Básicas de MLOps

O caminho do notebook para a produção.

Python Mlops Basics Production

Rastreamento de Experimentos

MLflow e Weights & Biases.

Python Mlops Mlflow Wandb

Registros e Versionamento de Modelos

Python Mlops Registry Versioning

Data & Model Versioning (DVC)

Conjuntos de dados e artefatos reproduzíveis.

Python Mlops Dvc Versioning

Servindo com FastAPI

Envolvendo um modelo em uma API de produção.

Python Mlops Fastapi Serving

Servidores Dedicados (BentoML / Triton / TorchServe)

Python Mlops Triton Bentoml

Inferência em Lote e Streaming

Python Mlops Batch Streaming

Monitoramento e Drift

Python Mlops Monitoring Drift

Infraestrutura e Custo de GPU

Python Mlops Gpu Cost

Boas Práticas de MLOps

Regras do ciclo de vida de ML em produção.

Python Mlops Best Practices List

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